上游芯片供应侧方面，SK海力士、三星、美光三家DRAM存储芯片大厂逐步扩产HBM（高带宽内存）——HBM可以实现AI训练所需的高带宽和低功耗，提升数据处理速度，在服务器中和GPU封装在一起；此外，芯片封装厂商台积电也在扩充CoWoS先进封装技术生产线；其次，英伟达H100 GPU的交货前置时间，从先前动辄40-50周下降至不到16周。龚明德告诉南都记者，去年由于CoWoS和HBM等关键组件产能紧张，导致AI服务器供应不足，部分订单被延迟至2024年。
IT之家 7 月 16 日消息，经济日报昨日（7 月 15 日）报道，英伟达为满足客户需求，向台积电追加 4nm 芯片订单，Blackwell 平台 GPU 芯片投片量增加 25%。
然而，AI硬件行业竞争激烈，资金需求巨大。Graphcore未能如期成长为欧洲AI芯片巨头，近年来业绩持续承压。公司联合创始人兼CEO Nigel Toon表示，AI领域所需的投资规模“巨大得惊人”，已远超Graphcore作为独立公司所能承受的范围。
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虽然三星预计 2026 年就能面向高端 SiP 量产玻璃基板，但我们想真正用上玻璃芯片，可能还有很长的一段距离。
投资者：董秘您好，看到公司的产品中有用到Ai芯片，请问Ai芯片是自主研发的吗？
AI的训练推理任务和传统的计算有很大的差异，比如单任务会很大并且很突发，所以如果不做一个更AI Native的调度策略，会使整个系统的资源利用率非常低，甚至导致客户任务经常挂掉重启，进而耽误AI发展进程。
南都记者曾对本案的时间线进行过梳理。去年9月，法国竞争管理局曾经突击搜查了英伟达法国办事处。当时当局并未直接点名英伟达，仅表示一家“显卡领域”的公司正在接受调查，涉及对占主导地位的云计算公司可能排除规模较小的竞争对手的担忧。
当被问及英伟达的霸主地位能持续多久，以及潜在的挑战者时，Chey说：“这个很难预测。”但他自信地补充道：“在不远的将来，也就是2到3年内，英伟达的地位不会被打破。”他进一步解释说，即使竞争对手研发出硬件性能相当的AI芯片，也很难立刻在软件上与英伟达匹敌。“如果未来出现一种商业模式，能够通过AI赚钱，那么他们别无选择，只能继续使用高性能芯片，哪怕这些芯片价格昂贵。”
21世纪经济报道记者在会场观察到，现在虽然是在端侧AI初期，但是大模型厂商、APP应用厂商，已经直接和芯片厂商进行合作。正如百川智能创始人、CEO王小川在会上所言，以前做搜狗的时候从来不用见芯片公司，但是做了大模型后是不得不见。
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